論文の概要: EEG aided boosting of single-lead ECG based sleep staging with Deep Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13125v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 21:09:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 13:07:56.983353
• Title: EEG aided boosting of single-lead ECG based sleep staging with Deep Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 深部知識蒸留を用いた単葉心電図に基づく睡眠ステージングの脳波支援
• Authors: Vaibhav Joshi, Sricharan V, Preejith SP, Mohanasankar Sivaprakasam
• Abstract要約: 心電図(Electrocardiogram, ECG)は、睡眠期における脳波の代替としてより適している。 知識蒸留(KD)はDeep Learning(DL)において有望な概念であり、優れたパフォーマンスだがより複雑な教師モデルから劣るがコンパクトな学生モデルまで知識を共有している。 本研究は, 単チャンネル心電図による3クラス (W-R-N) と4クラス (W-R-L-D) の睡眠ステージング性能向上のためのKDの実現可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: An electroencephalogram (EEG) signal is currently accepted as a standard for automatic sleep staging. Lately, Near-human accuracy in automated sleep staging has been achievable by Deep Learning (DL) based approaches, enabling multi-fold progress in this area. However, An extensive and expensive clinical setup is required for EEG based sleep staging. Additionally, the EEG setup being obtrusive in nature and requiring an expert for setup adds to the inconvenience of the subject under study, making it adverse in the point of care setting. An unobtrusive and more suitable alternative to EEG is Electrocardiogram (ECG). Unsurprisingly, compared to EEG in sleep staging, its performance remains sub-par. In order to take advantage of both the modalities, transferring knowledge from EEG to ECG is a reasonable approach, ultimately boosting the performance of ECG based sleep staging. Knowledge Distillation (KD) is a promising notion in DL that shares knowledge from a superior performing but usually more complex teacher model to an inferior but compact student model. Building upon this concept, a cross-modality KD framework assisting features learned through models trained on EEG to improve ECG-based sleep staging performance is proposed. Additionally, to better understand the distillation approach, extensive experimentation on the independent modules of the proposed model was conducted. Montreal Archive of Sleep Studies (MASS) dataset consisting of 200 subjects was utilized for this study. The results from the proposed model for weighted-F1-score in 3-class and 4-class sleep staging showed a 13.40 \% and 14.30 \% improvement, respectively. This study demonstrates the feasibility of KD for single-channel ECG based sleep staging's performance enhancement in 3-class (W-R-N) and 4-class (W-R-L-D) classification.
• Abstract（参考訳）: 脳波(eeg)信号は、現在自動睡眠ステージングの標準として受け入れられている。 近年、Deep Learning (DL) ベースのアプローチにより、自動睡眠ステージングにおける人間に近い精度が達成され、この分野における多面的な進歩が実現されている。 しかし、脳波ベースの睡眠ステージリングには広範囲で高価な臨床装置が必要である。 さらに、脳波の設定は本質的に邪魔で、専門家が必要であり、研究中の被験者の不便さが増し、ケア設定の点で悪影響を及ぼす。 脳電図(ECG、Electrocardiogram、ECG)は、脳波の指標である。 当然ながら、睡眠ステージにおける脳波と比較しても、パフォーマンスは相変わらず劣っている。 両方のモダリティを活用するために、EEGからECGへの知識伝達は合理的なアプローチであり、最終的にECGベースの睡眠ステージングの性能を高める。 知識蒸留(KD)はDLにおいて有望な概念であり、上質だがより複雑な教師モデルから劣等でコンパクトな生徒モデルまで知識を共有する。 この概念に基づいて,脳波モデルを用いて学習し,心電図に基づく睡眠ステージング性能を向上させることを目的とした,クロスモーダルなKDフレームワークを提案する。 さらに, 蒸留法をより深く理解するために, 提案モデルの独立モジュールに関する広範な実験を行った。 本研究には200名の被験者からなるモントリオール睡眠研究資料(MASS)を用いた。 3級と4級の睡眠ステージにおける重み付きF1スコアモデルの結果,それぞれ13.40 %,14.30 %の改善が認められた。 本研究は, 単チャンネル心電図による3クラス (W-R-N) と4クラス (W-R-L-D) の睡眠ステージング性能向上のためのKDの実現可能性を示す。

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